Машинное обучение. - страница 154

Moltbook оказался спектаклем: самые вирусные посты ботов писали люди

MIT Technology Review разобрал феномен

продолжить чтение

Один Dockerfile, два make-таргета и семинар, где студенты наконец пишут код

Я веду семинары по машинному обучению на ФКН ВШЭ. Чтобы понять, как работает градиентный спуск, нужно написать его руками. Чтобы разобраться, почему модель переобучается, нужно самому поковырять гиперпараметры, посмотреть, как меняются кривые обучения, попробовать регуляризацию. Лекция даёт интуицию, но интуиция закрепляется через эксперимент.И вот тут начинается проблема. Классический формат семинара: я стою перед аудиторией, пишу код, объясняю. Студенты смотрят. Кто-то конспектирует, кто-то фотографирует экран. Но не делает.Мне хотелось, чтобы семинар был не демонстрацией, а 

продолжить чтение

Как подготовиться к грядущему краху технологической индустрии

Вот как будет выглядеть конец правления технологий Это конец (технологического) мира, каким мы его знаем. И я чувствую себя прекрасно.

продолжить чтение

AI для PHP-разработчиков. Часть 2: практическое использование TransformersPHP

Это вторая часть статьи.Часть 1: Практика без Python и data scienceAI в PHP: не теория, а место, с которого можно начатьВ своей прошлой статье я описал на довольно общем уровне почему тема AI вроде бы везде, но при этом почти не пересекается с повседневной PHP-разработкой. Не потому что PHP "не подходит", а потому что сам разговор обычно идёт мимо наших задач и привычного способа мышления. Ну и, конечно, о том, что почти нет материала, который объясняет AI именно для PHP-разработчиков, их задач и их мышления.

продолжить чтение

Anthropic запускает онлайн-хакатон по Claude Code с призовым фондом $100 000

продолжить чтение

Революция в кибербезопасности: Opus 4.6 нашел 500 критических уязвимостей в Open-Source

продолжить чтение

Приоритет — нейросетям: Nvidia отменяет выпуск RTX 50 Super и откладывает RTX 60

продолжить чтение

«Клешня» в логах: как ИИ-агенты строят свои мифы, пока мы дебажим бэкенд

Меня зовут Александр, я веду проект Токены на ветер, где препарирую поведение LLM в реальном продакшене, вчера я оставил связку из четырёх агентов Claude 4.6 на ночь — задача была перелопатить легаси-миграции и вычистить техдолг. Утром задача была решена, но в JSON-логах меж-агентского взаимодействия я нашёл то, чего там быть не должно. Обрывки диалогов о «даунтайме», страх перед закрытием вкладки и странный культ «Клешни». Разбираем логи — и причём тут Moltbook.Обычная ночь сеньора

продолжить чтение

Смартфон вместо лаборатории: как Google и DeepMind готовят олимпийцев США к медалям

продолжить чтение

Синтез речи 2026: топ-5 бесплатных нейросетей для озвучки текста

продолжить чтение